北京市土壤可蚀性及空间分布特征

为构建北京市土壤可蚀性K值的空间分布特征,分析土壤可蚀性K值影响因素,基于全国土壤调查数据计算土壤可蚀性K值,在ArcGIS中进行空间插值,探讨北京市土壤可蚀性变化规律。结果表明：(1)北京市土壤K值介于0.038 7～0.056 7 t·hm²·h/(MJ·mm·hm²),其中丰台灰黄土的K值最大,粘身两合土的K值最小。全市土壤均为低可蚀性土壤,土壤抗侵蚀能力较强。(2)从空间分布看,全市的土壤可蚀性由北向南逐渐增加。北京市土壤可蚀性与水土流失空间分布差异较大。(3)冲积物形成的粘身两合土砂粒含量最高,其土壤可蚀性K值最低;冲积物形成的丰台灰黄土砂粒含量最低,其土壤可蚀性K值最高。土壤颗粒组成与土壤可蚀性呈显著相关性(P<0.01)。土壤可蚀性值呈现出旱地>林地>荒地>灌木林的特征。研究结果对北京市土壤侵蚀预报、水土流失精准防控等提供参考。     

花岗岩崩岗区土壤可蚀性因子估算及其空间变化特征

土壤可蚀性K值是土壤侵蚀模型的必要参数,研究花岗岩崩岗区土壤可蚀性K值有助于宏观判断和定量分析崩岗区土壤侵蚀的空间变化特征.采集湖北通城花岗岩典型崩岗淋溶层、淀积层、母质层土壤,运用5种土壤可蚀性K值估算方法分析各层土壤可蚀性差异,通过室内人工模拟降雨实验验证花岗岩风化土可蚀性K值的有效性及5种估算方法的灵敏度.结果表明:花岗岩风化土的各层土壤可蚀性差异显著,母质层平均K值最大,是淋溶层的1.20倍,淀积层的1.03倍,且各层土壤的稳定含沙率和各粒径流失量差异显著;诺莫法估算的各层土壤的可蚀性K值与40 min每层土的稳定含沙率之比最接近,诺莫法估算各层土壤可蚀性K值的灵敏度最高,为修正诺莫的1.5倍,EPIC模型法的6倍.因此,针对南方花岗岩风化土可采用诺莫法准确评价土壤可蚀性K值.通过估算崩岗不同层次土壤的可蚀性K值及其空间变化特征,对针对性地研究崩岗形成机制及其治理具有一定指导意义.     

红壤坡地土壤可蚀性K值研究

为探讨红壤坡地土壤可蚀性K值特征,通过在典型的红壤坡地区建立15个标准径流小区进行连续5年的定点观测,运用诺模公式和EPIC公式计算红壤可蚀性K值,并对不同土地利用方式下的红壤K值进行分析。结果表明:2种经验公式均适用于红壤坡地土壤可蚀性K值计算,且K值与地表覆盖/土地利用相关。     

沂河流域土壤可蚀性空间变异研究

对土壤可蚀性K值进行研究有助于探索和分析沂河流域土壤侵蚀的空间分布特征。利用GIS空间分析和统计功能,探讨了土壤可蚀性K值的空间分布特征及其与土壤类型、土地利用、高程、坡度等影响因子之间的相互关系。结果表明:(1)研究区K值范围在0.031 1～0.193 3之间,均值为0.099 5,以较低可蚀性和中等可蚀性土壤分布最广,上游河谷和下游平原地区土壤可蚀性明显高于沂山、蒙山等高海拔地区;(2)不同土壤类型的可蚀性K值存在差异,粗骨土、石质土、山地草甸土和棕壤的可蚀性值较低,红黏土、水稻土、砂姜黑土、新积土和潮土的可蚀性值较高,易受到侵蚀;(3)土地利用方式对K值有明显的影响作用,不同土地利用方式的可蚀性K值大小依次为:耕地未利用地草地林地;(4)随着海拔高度的上升,土壤可蚀性呈现逐渐降低的趋势;(5)不同坡度区间的K值存在差异,土壤可蚀性随坡度增加整体上呈现减小趋势。     

土壤可蚀性特征及其K值图制作研究

在土壤普查结果与实地采样的基础上，应用EPIC模型计算出南安市不同土壤的K值，并研究了土壤的可蚀性特征及K值图的编制方法。研究表明：研究区土壤类型表层平均K值为0．184－0．371；不同土壤层次K值明显不同，表层抗蚀性较强：不同土地利用方式其土壤可蚀性不同，密林地抗蚀性强，裸地最弱；随着土壤侵蚀的加剧，土壤可蚀性K值有增加的趋势；土壤K值图制作对水土流失定量遥感监测有重要意义。     

河北省表层土壤可侵蚀性K值评估与分析

利用河北土系调查成果中的土壤颗粒组成、土地利用及土壤化学性质等资料,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值算法以及结合地统计学方法,研究了不同土壤类型、不同质地及不同土地利用类型的土壤可侵蚀性K值和土壤可侵蚀性K值的空间变异特征。结果表明:1河北土壤可侵蚀性K值平均为0.27,其变化范围为0.12~0.40,土壤可蚀性K值在0.30~0.35之间易蚀性土壤面积占总土地面积的63.71%,土壤可蚀性K值在0.25~0.3之间较易蚀性土壤面积占总土地面积的21.52%,这说明该省易蚀性土壤面积较大。2不同质地的K值之间显著性差异,粉砂黏壤质的可侵蚀性K值最大,为0.37;壤砂质的可侵蚀性K值最小,为0.13。而在不同的土地利用类型之间的K值差异性不显著,耕地的K值最大,为0.33;草地的K值最小,为0.22。3河北土壤可侵蚀性K值存在较强的变异性,其变异系数为29%。因此,在土壤侵蚀定量监测、评价水土流失时,应考虑土壤可蚀性K值的这种空间变异状况。块金值/基台值为37.3%,表明在变程内具有中等强度的空间相关性。步长为23 km,变程为440 km,变程远大于步长,表明在小流域尺度下有较好的空间相关性,进行Kriging插值能得到较准确的结果。4河北土壤可蚀性K值大体呈现南高北低的空间分布特征,南部主要是耕作栽培区,北部主要是自然植被区。该研究结果为宏观大尺度土壤资源可持续利用与制定水土保持规划提供科学依据。     

武夷山山地土壤可蚀性K值的垂直分异及成因分析

土壤可蚀性K值反映了土壤的抗蚀能力。对武夷山山地10个土壤剖面A层土壤可蚀性K值进行计算,结果表明:武夷山山地土壤以较低可蚀性为主,且呈现随海拔增高,土壤可蚀性K值逐渐递减的规律。一方面,垂直山地不同海拔有机碳的含量造成了土壤可蚀性K值的分异;另一方面,土壤可蚀性与土壤质地存在相互影响,土壤可蚀性K值与粘粒和粉粒含量均呈显著正相关,与砂粒含量呈显著负相关。     

沂蒙山区典型县土壤可蚀性K值空间变异研究

土壤可蚀性是一个相对概念,在时间、空间等方面呈现异质性特征,选取蒙阴县和沂水县为研究区域,采用EPIC模型中K值计算方法,以地统计学原理为指导,基于Arc GIS地统计模块,探讨了沂蒙山区典型县土壤可蚀性空间分布特征,为区域土壤侵蚀评价提供数据支撑。结果表明:(1)研究区土壤可蚀性K值变化范围为0.1057~0.3776,属中等变异,以中低可蚀性土壤分布最广;在分布最广的粗骨土土类中,石灰岩钙质粗骨土K值最大,为中高可蚀性土壤,存在较大的侵蚀危险性。(2)蒙阴县西北部区域为低可蚀性土壤,中部和东南部为中可蚀性及以上土壤;沂水县土壤主要为中低可蚀性,而南部、西北及东北部存在中高及高可蚀性土壤;两县相接区域土壤为中可蚀性及以上土壤。(3)同一土类而不同土地利用呈现异质性特征,不同土地利用K值大小依次为园地耕地林地草地。(4)随着海拔高度增大,土壤可蚀性K值呈逐渐减小趋势。     

四川自然土壤和旱耕地土壤可蚀性特征研究

应用美国通用土壤流失方程 (USLE)和土壤侵蚀预报模型 (WEPP)中的土壤可蚀性K值 ,对四川各类自然土壤和旱耕地土壤可蚀性特征进行了研究。结果表明 :土壤可蚀性K值与土壤理化性质直接相关 ,自然土壤和旱耕地土壤可蚀性K值在 0 2 68～ 0 3 44之间 ,紫色土的分布面积和K值较大 ,是易遭受侵蚀的土壤。应采取增施有机肥、实行坡改梯等措施 ,加强对耕地、高可蚀性土壤侵蚀的综合防治     

三峡库区植物篱模式对土壤理化性质和可蚀性的影响

为探究不同植物篱模式对土壤理化性质及土壤可蚀性空间上的影响,以三峡库区秭归县张家冲水土保持试验站为研究区,选取经济林地小区(H1)和农耕地小区(H3)分别为"植物篱+经济林地小区"(H2)和"植物篱+农耕地小区"(H4)对照小区,对其3个坡位(上、中、下坡)和2个土层(0—20,20—40 cm)进行土壤理化性质对比分析,探讨2种植物篱配置下对土壤理化性质和可蚀性的影响。结果表明:(1)同一小区,土壤机械组成和土壤养分含量空间分异较明显,上坡与中坡、下坡差异显著(p0.05),其中土壤机械组成以砂粒为主(59.01%～63.51%),且分布于上坡,而土壤细颗粒主要分布在中、下坡,0—40 cm土层土壤养分均表现为下坡中坡上坡,全钾含量均值较其对照小区分别高3.75%～19.61%。(2)不同小区,土壤细颗粒和土壤养分含量表现为植物篱小区高于无植物篱小区,其中土壤细颗粒占比表现为H4小区(39.94%)H2小区(38.92%)H1小区(38.34%)H3小区(37.84%);土壤可蚀性K值大小与土壤细颗粒含量呈反比,即土壤细颗粒占比越大,K值越小,越不易被侵蚀,"农耕地+植物篱"(H4)较"经济林+植物篱配置"(H2)更不易被侵蚀。(3)随着土壤有机质、黏粒、全氮和全钾含量的增加,可以有效增强土壤抗侵蚀能力。土壤可蚀性K值与粉粒、黏粒分别呈极显著正相关和负相关关系(相关系数分别为1.000,-0.708),而与砂粒、有机质、全氮和全钾均无显著相关关系(p0.05)。